如何预测何时在Keras中使用规范化或丢失层进行训练？

Question

我用Normalization图层训练了一个模型。该代码是这样的：

在训练阶段：

model=Sequential() 
model.add() 

... 

k.set_learning_phase(1) 
ModelCheckpoint(weights_file) 
model.fit() 

在推理时间：

k.set_learning_phase(0) 
model.load_weights(weights_file) 
model.predict_classes() 

... 

Keras的版本：2.0.8。这是正确的，还是需要一些特殊的代码来计算经过训练后的BN，例如在Caffe中使用SegNet？

Answer 1

不，您在使用BatchNormalization或Dropout图层时不需要做任何特别的事情。凯拉斯已经跟踪学习/测试阶段，所以当使用predict或predict_classes时，它是正确的。

你甚至不需要手动设置学习阶段，凯拉斯已经做到了。